P RESENTASJON AV TEMA

O modelo econométrico utilizado para testar os efeitos das IFRS sobre a qualidade do ambiente informacional está apresentado em sua forma genérica a seguir:

,𝑡 = + ,𝑡+ 𝑚 , , ,𝑡+ 𝜀,𝑡

Equação 10 – Efeitos das IFRS sobre a qualidade do ambiente informacional

Em que: i indexa companhia, k indexa indústria, j indexa país e t indexa tempo; IQ é a variável dependente de interesse deste estudo que representa a qualidade do ambiente informacional, sendo operacionaliza por meio das proxies de (i) qualidade dos accruals e (ii) performance dos analistas, mensuradas no nível da companhia i em um dado tempo t; IFRS é uma variável binária que assume valor 1 se as IFRS foram adotadas de maneira obrigatória no país j a partir do ano

t e assume valor 0 nos demais casos; Controls é um conjunto de variáveis de controle

mensuradas no nível da companhia i, da indústria k e/ou do país j em um dado tempo t.

O coeficiente de principal interesse do modelo acima é o , que representa o efeito da adoção obrigatória das IFRS sobre a qualidade do ambiente informacional, mantendo-se constantes outros fatores determinantes da qualidade do ambiente informacional inerentes a cada uma das estimações – qualidade dos accruals ou performance dos analistas. Se a adoção obrigatória das IFRS gerou os benefícios informacionais esperados, o coeficiente deve ter sinal positivo e apresentar significância estatística.

O modelo econométrico específico relacionado aos efeitos das IFRS sobre a qualidade dos

, , ,𝑡

= + ,𝑡+ 𝑖 ,𝑡+ ,𝑡+ 𝑔 ,𝑡 + ℎ,𝑡

+ ,𝑡+ 𝑖 ,𝑡+ ,𝑡+ + 𝜀,𝑡

Equação 11 – Efeitos das IFRS sobre a qualidade dos accruals

Em que:

AQ1 é a medida de accruals discricionários totais obtida por meio do modelo de Kothari

et al. (2005), derivada do modelo de Jones (1991); AQ2 é a medida de accruals discricionários circulantes obtida por meio do modelo de Dechow e Dichev (2002) adaptada por McNichols (2002); AQ3 é a medida de receitas discricionárias obtida por meio do modelo de Stubben (2010); AQ4 é o logaritmo do valor absoluto da razão entre

accruals totais e fluxo de caixa operacional. Todas essas proxies foram calculadas de

forma que quanto maior o valor da variável maior a qualidade dos accruals;

IFRS é uma variável binária que assume valor 1 se as IFRS foram adotadas de maneira obrigatória no país j a partir do ano t e assume valor 0 nos demais casos;

Size é a medida de tamanho, sendo calculada como o logaritmo do ativo total (em US$

milhões); ROE é a taxa de retorno sobre o patrimônio líquido, sendo calculada como o resultado do exercício dividido pelo patrimônio líquido médio; Leverage é a medida de endividamento, sendo calculada como o passivo total dividido pelo ativo total; Growth é a medida de crescimento, sendo calculada como a variação da receita líquida do período corrente em relação à receita líquida do período anterior; Cycle é o logaritmo do ciclo operacional da companhia em dias; Capital need é a medida de demanda por financiamento, sendo calculada como a variação do capital social e empréstimos de longo prazo do período seguinte em relação ao capital social e empréstimos de longo prazo do período corrente; Inventory é o estoque dividido pelo ativo total. Industry FE representa o efeito fixo no nível da indústria. Mais detalhes acerca do cálculo das variáveis estão apresentados no Apêndice A.

O coeficiente de principal interesse do modelo acima é o , que representa o efeito da adoção obrigatória das IFRS sobre a qualidade dos accruals, mantendo-se constantes outros fatores determinantes (variáveis de controle) da qualidade dos accruals de forma semelhante a estudos anteriores (Hope et al., 2013; Ahmed et al., 2013b).

O modelo econométrico específico relacionado aos efeitos das IFRS sobre a performance dos analistas está apresentado a seguir:

, ,𝑡

= + ,𝑡 + 𝑖 ,𝑡+ 𝑔 ,𝑡+ 𝑖 ,𝑡 + ,𝑡

+ ℎ ,𝑡+ ℎ ,𝑡+ 𝑖 + 𝜀,𝑡

Equação 12 – Efeitos das IFRS sobre a performance dos analistas

Em que:

FA1 é a medida de acurácia dos analistas baseada na mediana das previsões emitidas

em um dado mês; FA2 é a medida de acurácia dos analistas baseada na média das previsões emitidas em um dado mês; DI é a medida de dispersão baseada no desvio padrão das previsões emitidas em um dado mês. Todas essas medidas foram calculadas de forma que quanto maior o valor da variável melhor a performance dos analistas;

IFRS é uma variável binária que assume valor 1 se as IFRS foram adotadas de maneira obrigatória no país j a partir do ano t e assume valor 0 nos demais casos;

Horizon é a medida de horizonte da previsão, sendo calculada como o logaritmo do

número de dias entre a data do consenso6 _{e a data da divulgação do resultado por ação;}

Coverage é a medida de cobertura dos analistas, sendo calculada como o logaritmo do

número de analistas que emitiram previsão; Size é a medida de tamanho, sendo calculada como o logaritmo do valor de mercado das ações (em US$ milhões); Loss é uma variável binária que assume valor 1 se a companhia apresentou prejuízo e assume valor 0 nos demais casos; Country benchmark é a média da variável dependente em questão em um dado ano para cada país; Industry benchmark é a média da variável dependente em questão em um dado ano para cada indústria. Firm FE representa o efeito fixo no nível da companhia. Mais detalhes acerca do cálculo das variáveis estão apresentados no Apêndice A.

O coeficiente de principal interesse do modelo acima é o , que representa o efeito da adoção obrigatória das IFRS sobre a performance dos analistas, mantendo-se constantes outros fatores

determinantes (variáveis de controle) da performance dos analistas, semelhantemente a estudos anteriores (Byard et al., 2011; Armstrong et al., 2012; Horton et al., 2013).

O modelo econométrico utilizado para testar os efeitos dos fatores institucionais na relação entre IFRS e qualidade do ambiente informacional está apresentado a seguir:

,𝑡 = + ,𝑡∗ 𝑖𝑔ℎ + ,𝑡∗ 𝑖 + ,𝑡∗

+ 𝑚 , , ,𝑡+ 𝜀,𝑡

Equação 13 – Efeitos dos fatores institucionais na relação entre IFRS e qualidade do ambiente informacional

Em que:

IQ é a variável dependente de interesse deste estudo que representa a qualidade do

ambiente informacional, sendo operacionaliza por meio das proxies de (i) qualidade dos

accruals e (ii) performance dos analistas, mensuradas no nível da companhia i em um

dado tempo t; IFRS é uma variável binária que assume valor 1 se as IFRS foram adotadas de maneira obrigatória no país j a partir do ano t e assume valor 0 nos demais casos;

Controls é um conjunto de variáveis de controle mensuradas no nível da companhia i,

da indústria k e/ou do país j em um dado tempo t; High (Medium) [Low] é uma variável binária que assume valor 1 se a variável (fator) institucional do país j é maior que ou igual ao percentil 75 (maior que o percentil 25 e menor que o percentil 75) [menor que ou igual ao percentil 25] da respectiva variável institucional e assume valor 0 nos demais casos.

Os coeficientes de principal interesse do modelo acima são , e , que representam o efeito dos fatores institucionais na relação entre IFRS e qualidade do ambiente informacional, mantendo-se constantes outros fatores determinantes (variáveis de controle) da qualidade do ambiente informacional inerentes a cada uma das estimações – qualidade dos accruals ou performance dos analistas. O objetivo das variáveis interativas IFRS*High, IFRS*Medium e

IFRS*Low é diferenciar os efeitos das IFRS entre os agrupamentos de países formados a partir

de fatores institucionais. Se os benefícios informacionais da adoção obrigatória das IFRS são contingentes à qualidade da infraestrutura institucional, o coeficiente deve ser mais positivo (ou menos negativo) do que o coeficiente e a diferença entre esses coeficientes deve apresentar significância estatística. Espera-se também que o coeficiente seja estatisticamente diferente do coeficiente .